安德鲁·扎米特·曼吉;乔纳森·罗吉尔 空间数据的多尺度过程建模和分布式计算。 （英文） Zbl 1452.62364号 统计计算。 1609-1627（2020）第6期第30页. 摘要：近年来，受远程数据可用性增加和分布式处理技术成本降低的推动，空间建模和预测方法取得了巨大发展。众所周知，使用无限维过程模型进行建模和预测对于大型数据集是不可能的，并且需要近似模型和近似推理方法。通过多分辨率近似和最近邻技术等解决了将简单的全局空间模型拟合到大数据集的问题。在这里，我们解决了下一个挑战，即将复杂的、非平稳的多尺度模型拟合到大型数据集。我们建议通过使用空间尺度增加和非平稳程度增加的空间过程的叠加来实现这一点。通过使用高斯马尔可夫随机场和基于图着色的并行马尔可夫链蒙特卡罗，简化了计算。得到的模型允许分布式计算和分布式数据。重要的是，它为真正的模型和数据可扩展性提供了机会，但仍然能够在大空间范围内借力。我们展示了一个包含100万个观测值的海面温度数据集的双尺度版本，并将我们的方法与最先进的空间建模和预测方法进行了比较。 MSC公司： 62H11型 定向数据；空间统计学 05C15号 图和超图的着色 62-08 统计问题的计算方法 62M20型 随机过程推断和预测 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 关键词：空间统计学;图形着色;马尔科夫蒙特卡洛;并行采样 软件：Krylstat公司;贝叶斯DA;FRK公司;GMRF库;R-INLA公司;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Zammit-Magion}和\textit{J.Rougier}，统计计算。30，第6号，1609--1627（2020；Zbl 1452.62364） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Aune，E。；Simpson，DP；Eidsvik，J.，高维高斯分布中的参数估计，统计计算。，24, 247-263 (2014) ·Zbl 1325.62006号 ·doi:10.1007/s11222-012-9368-y [2] 班纳吉，S。；盖尔芬德，AE；AO芬利；Sang，H.，大型空间数据集的高斯预测过程模型，J.R.Stat.Soc.B，70，825-848（2008）·Zbl 05563371号 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